Mahilo: 서로 다른 AI 인텔리전스 프레임워크를 연결하여 실시간으로 협업할 수 있는 통합 플랫폼

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일반 소개

개발자 Jayesh Sharma가 GitHub에 공개한 오픈 소스 다중 지능 통합 플랫폼인 Mahilo는 사용자가 다양한 프레임워크의 AI 지능을 연결하여 실시간 커뮤니케이션, 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 지능형 협업을 지원할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 LangGraph, Pydantic AI와 같은 프레임워크의 인텔리전스를 통합하거나 사용자 지정 API를 통해 인텔리전스를 추가할 수 있는 공통 인터페이스를 제공합니다. 음성 및 텍스트 상호 작용을 지원하며 여러 사용자가 공유 공간에서 인텔리전스와 협업할 수 있습니다. 2025년 3월 현재 GitHub에서 50개 이상의 별과 매월 500건 이상의 PyPI 다운로드를 기록한 Mahilo는 콘텐츠 제작, 비상 대응, 부동산 매칭 등 다양한 시나리오에 적합합니다. Mahilo는 복잡한 자동화 작업을 위한 솔루션을 쉽게 구축할 수 있는 유연한 도구와 모듈로 다중 지능형 바디 시스템 개발을 간소화합니다.

기능 목록

일반 인텔리전스 통합랭그래프, 피단틱 AI 또는 사용자 지정 인텔리전스와 같은 프레임워크의 인텔리전스 연결 지원 : BaseAgent 인터페이스를 통해 사용자 지정 인텔리전스에 연결할 수 있습니다.
실시간 커뮤니케이션: 인텔리전스 간의 즉각적인 음성 및 텍스트 상호 작용을 위한 웹소켓 연결을 제공합니다.
지능형 협업에이전트 매니저를 통해 컨텍스트와 정보를 자율적으로 공유하여 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
다중 사용자 지원여러 사용자가 공유 인텔리전스 공간에서 실시간으로 인텔리전스와 협업할 수 있습니다.
음성 기능음성 입력 및 출력을 지원하려면 PyAudio를 추가로 설치해야 합니다.
조직 차원의 전략일관성을 보장하기 위해 인텔리전스 전반에서 행동 및 보안 정책을 일관되게 적용합니다.
유연한 아키텍처복잡한 다중 지능형 신체 시스템 구축을 지원하고 여러 통신 모드에 적응합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

Mahilo를 로컬에서 사용하려면 다음 설치 단계를 완료해야 합니다:

환경 요구 사항
- Python 3.8 이상을 설치합니다.
- GitHub 리포지토리 복제를 위해 Git을 설치합니다.
- 음성 기능이 필요한 경우 PyAudio를 준비하세요(설치 방법은 아래 참조).
클론 창고
터미널에서 다음 명령을 실행하여 Mahilo 코드를 가져옵니다:

git clone https://github.com/wjayesh/mahilo.git
cd mahilo

종속성 설치
프로젝트 디렉토리로 이동하여 핵심 종속 요소를 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

음성 지원이 필요한 경우 실행하세요:

pip install "mahilo[voice]"

PyAudio 설치(음성 지원 종속성)

Windows(컴퓨터): 실행 pip install pyaudio이 방법이 실패하면 해당 버전의 .whl 파일 설치.
MacOS홈브루를 먼저 설치합니다(brew install portaudio)를 실행한 다음 pip install pyaudio.
Linux시스템 종속성 설치(sudo apt-get install portaudio19-dev)를 실행한 다음 pip install pyaudio.

서버 시작
설치가 완료되면 다음 명령을 실행하여 웹소켓 서버를 시작합니다:

python -m mahilo.server

기본값은 http://localhost:8000주소와 포트는 구성 파일을 통해 수정할 수 있습니다.

사용 방법

Mahilo의 사용은 인텔리전스 정의, 서버 운영 및 클라이언트 상호 작용의 세 가지 주요 단계로 나뉩니다. 다음은 자세한 작동 가이드입니다:

1. 인텔리전스 정의 및 관리

기본 인텔리전스 생성사용 BaseAgent 판매 인텔리전스와 같은 간단한 인텔리전스를 정의합니다:

from mahilo.agent import BaseAgent
from mahilo.agent_manager import AgentManager
sales_agent = BaseAgent(
type="sales_agent",
description="负责处理销售任务的智能体",
tools=["crm_tool"]
)
manager = AgentManager()
manager.register_agent(sales_agent)

외부 프레임 인텔리전스 통합: by LangGraph 예를 들어

from mahilo.integrations.langgraph.agent import LangGraphAgent
marketing_agent = LangGraphAgent(
langgraph_agent=graph_builder,
name="MarketingAgent",
description="营销策略智能体",
can_contact=["sales_agent"]
)
manager.register_agent(marketing_agent)

2. 웹소켓 서버를 시작합니다.

스크립트에서 서버를 초기화하고 실행합니다:

from mahilo.server import ServerManager
server = ServerManager(manager)
server.run()

서버가 시작되면 스마트는 WebSocket을 통해 클라이언트 연결을 수락할 수 있습니다.

3. 클라이언트 연결 및 상호 작용

텍스트 상호 작용: 다음 명령을 실행하여 인텔리전스를 연결합니다:
```
python client.py --agent-name sales_agent
```
연결에 성공한 후 "매출을 늘리려면 어떻게 해야 하나요?"와 같이 스마트 바디와 대화할 텍스트를 입력합니다.
음성 상호작용추가 --voice 매개변수를 설정하여 음성 기능을 활성화합니다:
```
python client.py --agent-name sales_agent --voice
```
시스템이 마이크 입력을 수신하고 스피커를 통해 음성 응답을 반환합니다.

4. 다중 지능 협업

컨텍스트 공유다중 인텔리전스 패스 AgentManager 대화 컨텍스트 관리하기. 예를 들어 영업 인텔리전스가 마케팅 인텔리전스에게 질문할 수 있습니다:
```
[sales_agent] 如何提高销量？
[marketing_agent] 建议增加社交媒体广告投放。
```
다중 사용자 협업예를 들어 여러 클라이언트가 동시에 연결할 수 있습니다:
```
python client.py --agent-name buyer_agent
python client.py --agent-name seller_agent
```
사용자와 인텔리전스는 공유 공간에서 실시간으로 상호 작용하여 여러 사람의 협업 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.

5. 실제 적용 사례

스토리 위버: 공동 콘텐츠 제작 애플리케이션을 실행합니다:
```
story_agent = BaseAgent(type="story_agent", description="故事创作助手")
manager.register_agent(story_agent)
server.run()
```
연결한 후 "모험 스토리 시작"을 입력하면 인텔리전스가 콘텐츠를 생성하고 다른 사용자와 협업합니다.
긴급 대응 조정: 여러 지능을 만들어 정보를 처리하고 작업을 할당하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다:
```
emergency_agent = BaseAgent(type="emergency_agent", description="紧急响应协调")
```
부동산 매칭지능형 기관은 속성을 매칭하고 사용자 요구에 따라 제안을 제공할 수 있습니다.

6. 디버깅 및 확장 기능

로그 보기서버가 실행되는 동안 인텔리전스 간의 질문과 답변 등의 통신 로그가 표시되어 디버깅을 쉽게 할 수 있습니다.
더 많은 프레임워크 지원현재 LangGraph와 Pydantic AI가 지원되며, AutoGen 및 CrewAI 통합은 곧 제공될 예정이며 사용자는 GitHub를 통해 요청을 제출할 수 있습니다.
사용자 지정 확장 프로그램참조 examples 카탈로그의 샘플 코드를 사용하여 빠르게 개인화할 수 있습니다.